A self-guided e-learning program improves metamemory outcomes in healthy older adults: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Aging brings memory changes that can be concerning for some older adults. Whereas in-person memory interventions can positively impact knowledge, mental health, and behavioural outcomes, self-guided e-learning programs may offer scalable and accessible alternatives to in-person programming. The current study aimed to evaluate efficacy of an e-learning program compared to no treatment. METHOD: The trial was registered at ClinicalTrials.gov (NCT03602768). As part of a larger, multi-arm, controlled trial, healthy older adults (ages 60-84, 71% female) were randomized into an intervention or a delayed-start control condition. Data collection personnel were masked to participant grouping. Outcome measures were completed through telephone interviews and online questionnaires at baseline, immediate post-intervention, and 6- to 8-week follow-up. RESULTS: Among 115 analyzed participants, there were larger improvements over time in memory knowledge, memory strategy acquisition and daily use, and self-reported memory satisfaction and ability in the group that completed the intervention than in the control group. There was no interaction effect for health-promoting behaviors. Intention-to-treat analyses showed attenuated but largely similar findings. CONCLUSION: This self-guided e-learning memory program demonstrated similar clinical outcomes provided by in-person, facilitator-led programs. It may serve as an effective first-line treatment for older adults presenting with memory concerns in clinical settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».